L'utilisation de métaheuristiques pour améliorer les techniques d'apprentissage automatique est devenue tendance et a remporté des succès majeurs dans les problèmes supervisés (classification et régression) et non supervisés (clustering et minage de règles). En outre, la génération automatique de programmes via la métaheuristique, en tant que forme de calcul évolutif et d'intelligence d'essaim, a maintenant gagné en popularité. Ce livre étudie différentes façons d'intégrer la métaheuristique dans les techniques d'apprentissage automatique, tant du point de vue théorique que pratique. Il explore comment la métaheuristique peut être adaptée afin d'améliorer les outils d'apprentissage automatique et présente un aperçu des principales méthodes de programmation métaheuristique. En outre, des applications réelles sont fournies à titre d'illustration, par exemple, dans le regroupement, les mégadonnées, la surveillance de l'état des machines, les cibles de sonar sous-marines et les opérations bancaires.
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